python django mysql
基于计算机视觉的答题卡识别及判分系统设计与实现
通过查阅资料和文献在充分掌握OpenCV图像处理开源框架，采用Python开发语言、实现简单答题卡识别系统，其基本功能包括：1，对答题卡进行图像处理；2，识别答题卡的选择题选项；3，将选择题所选答案与正确答案进行比较；4，算出所的成绩并储存在Excel中；5、熟悉OpenCV的开发设计流程，采用模块化程序设计思想，实现本系统各功能的正常运行;6、最好有自己的创新点。
python基于计算机视觉的答题卡识别及判分系统
3）关键词3-5个；4、系统设计要求1）选用OpenCV开发环境，采用Python程序设计语言；2）能够完整实现设计要点要求的基本功能，鼓励实现功能扩充；3）系统能够正常运行；4）在毕业设计结束时需要提交系统源代码程序。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-830937.html
此次答题卡识别及判分系统的功能主要包括了答题卡图像识别以及答题卡得分统计，在实际操作过程中用户通过系统平台的答题卡图像上传就可以实现答题得分的反馈，同时可以利用系统平台实现答题卡识别数据信息的汇总，包括上传识别的答题卡数量，答题卡得分区间分布以及多用户的答题卡识别量。利用系统平台信息存储的便捷性，可以对历史答题卡识别内容及得分信息进行在线的查看，同时为了确保答题信息的安全性需要通过用户管理模块实现用户登录信息的维护。此次答题卡识别及判分系统的开发设计主要基于WEB端来实现应用，通过在线的图片上传及图片识别运算来实现得分信息的统计和反馈。
3.2答题卡判分的关键技术
答题卡识别及判分系统的开发设计主要基于Python编程语言来实现，同时有效利用了OpenCV图像识别库来实现答题卡图像信息的特征提取及匹配，为了确保系统代码编程运算的效率及准确性，结合Django开发框架实现了代码的编写。通过Mysql数据库的数据库结构搭建及管理实现了答题卡信息的存储和调取，此次答题卡识别及判分系统所使用的开发工具都是稳定成熟且性能齐全的开发工具，通过多种开发技术及开发工具的应用进一步提升了此次系统平台开发的效率，在应用过程中更能满足用户的使用需求，从技术层面出发是完全可行的。
3.3常用的答题卡判分算法
结合当前答题卡应用现状，通过系统平台的开发设计可以帮助进一步提升答题卡识别及判分的便捷性，同时相比专用答题卡识别机器在应用成本上更具备优势，可以利用图片信息上传来实现更加便捷的信息查询，具备了应用的广泛性和便捷性。同时在答题卡的应用上不需要通过专门的印刷制品来进行数据的读取，也可以帮助测试机构节约一定的物资成本。答题卡识别及判分系统从应用的广度以及未来的经济反馈来看是非常有市场空间的，同时系统从开发支持分析，整体系统平台开发设计不存在额外的设备及人力支持，所应用的开发工具均是免费开源下载即用的，因此从经济层面分析判断是整体可行的。
答题卡识别及判分系统在操作应用过程中只需要简单的鼠标点击就可以实现完整的操作，且整体系统功能模块内容清晰操作流畅，从答题卡的识别到数据信息的查询都有独立的功能模块，操作便捷性强且易用性高。
目 录
摘 要 2
Abstract 3
第一章 绪论 1
1.1 研究背景和意义 1
1.2国内外研究现状 1
1.3研究内容和目标 2
1.4研究方法和技术路线 2
1.5论文结构安排 2
第二章 答题卡识别技术研究 3
2.1 答题卡的结构和特点 3
2.2 答题卡识别的基本流程 3
2.3 答题卡识别的关键技术 3
2.4 常用答题卡识别算法 4
第三章 答题卡判分技术研究 5
3.1答题卡判分的基本原理 5
3.2答题卡判分的关键技术 5
3.3常用的答题卡判分算法 5
第四章 系统设计与实现 6
4.1系统需求分析 6
4.2系统总体设计 6
4.3系统模块设计与实现 7
4.3.1 系统登录页面 7
4.3.2系统首页界面 7
4.3.3题卡识别界面 7
4.3.4题卡管理界面 8
4.3.5 题卡分析界面 8
4.3.6 用户管理界面 9
4.4系统测试与评估 9
第五章 实验结果与分析 10
5.1 实验环境和数据集 10
5.2 实验结果分析 10
5.3实验结果的优缺点分析 10
第六章. 总结与展望 11
6.1研究成果总结 11
6.2研究不足和改进方向 11
6.3未来发展趋势 11
致 谢 12
参考文献 13文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-830937.html
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